转载:http://www.cnblogs.com/jzhlin/archive/2012/07/28/bp.html BP 神经网络中的 BP 为 Back Propagation 的简写,最早它是由Rumelhart.McCelland等科学家于 1986 年提出来的,Rumelhart 并在Nature 上发表了一篇非常著名的文章 <Learning representations by back-propagating errors> .随着时代的迁移,BP神经网络理论不断的得到改进
1.1 案例背景 1.1.1 BP神经网络概述 BP神经网络是一种多层前馈神经网络,该网络的主要特点是信号前向传递,误差反向传播.在前向传递中,输入信号从输入层经隐含层逐层处理,直至输出层.每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态.如果输出层得不到期望输出,则转入反向传播,根据预测误差调整网络权值和阔值,从而使BP神经网络预测输出不断逼近期望输出.当输入节点数为$n$.输出节点数为$m$时, BP 神经网络就表达了从$n$个自变量到$m$个因变量的函数映射关系. BP 神经网络预测前首先要训练网
global p global t global R % 输入神经元个数,此处是6个 global S1 % 隐层神经元个数,此处是10个 global S2 % 输出神经元个数,此处是4个 global S % 连接权值个数+阈值个数即(6*10+10*4)+(10+4) S1 = 10; p = [0.01 0.01 0.00 0.90 0.05 0.00; 0.00 0.00 0.00 0.40 0.50 0.00; 0.80 0.00 0.10 0.00 0.00 0.00; 0.00
minimize.m:共轭梯度法更新BP算法权值 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ Carl Edward Rasmussen在高斯机器学习的MATLAB代码中写到一个优化类的函数:minimize.m,同时,Geoff Hinton在用BP算法精调深度自编码网络时,也借鉴了这个函数minimize.m,下面来简单聊一聊这个函数的大致机理. matlab函数minimum.m用来查找(非线性)多元函数的(局部)最小值.用户必须提供一个
1036: [ZJOI2008]树的统计Count Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 162 MBSubmit: 23015 Solved: 9336[Submit][Status][Discuss] Description 一棵树上有n个节点,编号分别为1到n,每个节点都有一个权值w.我们将以下面的形式来要求你对这棵树完成一些操作: I. CHANGE u t : 把结点u的权值改为t II. QMAX u v: 询问从点u到点v的路径上的节点的最大权值 I
Tree Time Limit: 5000MS Memory Limit: 131072K Total Submissions: 12247 Accepted: 3151 Description You are given a tree with N nodes. The tree’s nodes are numbered 1 through N and its edges are numbered 1 through N − 1. Each edge is associated wit